所以我在这里不知所措。我训练了我的模型，一切正常;但是当我尝试使用预测方法时，我得到以下错误:
ValueError:检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(64，)，但得到形状(1，)数组
我觉得很奇怪，因为我给出的输入是(64，)，我甚至在cli中返回了这样的形状
print(type(test_x[0]))
print(test_x[0].shape)
返回
& lt;类numpy.ndarray的祝辞
(64年)
在我看来，当我使用
时，它应该工作print(str(np.argmax(model.predict(test_x[0]))))
谁能指出我做错了什么?完整错误输出:
File "/home/drbunsen/Downloads/code/neural/random/neuralplay .py"，第115行，在
main()
File "/home/drbunsen/Downloads/code/neural/random/neuralplay .py"，第110行，在main
print(np.argmax(model.predict(train_x[0]))
File "/home/drbunsen/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py"，第1441行，在predict
x， _，_ = self._standardize_user_data (x)
文件"/home/drbunsen。local/lib/python3.7/网站/keras/发动机/training.py", 579行,在_standardize_user_data
exception_prefix ="输入")
文件"/home/drbunsen。local/lib/python3.7/网站/keras/发动机/training_utils.py", 145行,在standardize_input_data
str (data_shape))
ValueError:检查输入时错误:预期dense_1_input形状(64年),但有阵列形状(1)
模型期望输入形状为:(number_of_samples,number_of_features).
如果你想传递1个样本，每个样本有64个特征，那么输入的形状应该是这样的:(1,64).
因为你用64个特征训练你的模型，输入应该总是(N,64)形状。
如果你传递一个形状为(64,)的数组，模型认为它是64个样本，有1个特征，这与64个期望的特征不兼容。
要解决您的问题，请输入如下:
print(str(np.argmax(model.predict(test_x[0].reshape(1,-1))))) # add first dimension